包邮从入门到实战·微课视频PYTHON项目案例开发从入门到实战:爬虫.游戏和机器学习

第1章 Python基础知识 1 1.1 Python语言简介 1 1.2 Python语法基础 2 1.2.1 Python数据类型 2 1.2.2 序列数据结构 4 1.2.3 Python控制语句 12 1.2.4 Python函数与模块 18 1.3 Python面向对象设计 22 1.3.1 定义和使用类 22 1.3.2 构造函数 23 1.3.3 析构函数 24 1.3.4 实例属性和类属性 24 1.3.5 私有成员与公有成员 25 1.3.6 方法 26 1.3.7 类的继承 27 1.3.8 多态 29 1.3.9 面向对象应用案例——扑克牌发牌程序 31 1.4 Python图形界面设计 34 1.4.1 创建Windows窗口 35 1.4.2 几何布局管理器 35 1.4.3 Tkinter组件 39 1.4.4 Tkinter字体 49 1.4.5 Python事件处理 51 1.4.6 图形界面设计应用案例——开发猜数字游戏 55 1.5 Python文件的使用 57 1.5.1 打开/建立文件 57 1.5.2 读取文本文件 59 1.5.3 写文本文件 60 1.5.4 文件内移动 62 1.5.5 文件的关闭 63 1.5.6 二进制文件的读/写 64 1.6 Python的第三方库 66 第2章 序列应用——猜单词游戏 67 2.1 猜单词游戏功能介绍 67 2.2 程序设计的思路 67 2.3 关键技术——random模块 68 2.4 程序设计的步骤 71 第3章 数据库应用——智力问答测试 73 3.1 智力问答测试功能介绍 73 3.2 程序设计的思路 73 3.3 关键技术 74 3.3.1 访问数据库的步骤 74 3.3.2 创建数据库和表 75 3.3.3 数据库的插入、更新和删除操作 76 3.3.4 数据库表的查询操作 77 3.3.5 数据库使用实例——学生通讯录 77 3.4 程序设计的步骤 80 3.4.1 生成试题库 80 3.4.2 读取试题信息 81 3.4.3 界面和逻辑设计 81 第4章 调用百度API应用——小小翻译器 83 4.1 小小翻译器功能介绍 83 4.2 程序设计的思路 83 4.3 关键技术 84 4.3.1 urllib库简介 84 4.3.2 urllib库的基本使用 84 4.4 程序设计的步骤 90 4.4.1 设计界面 90 4.4.2 使用百度翻译开放平台API 90 第5章 爬虫应用——校园网搜索引擎 95 5.1 校园网搜索引擎功能分析 95 5.2 校园网搜索引擎系统设计 95 5.3 关键技术 98 5.3.1 正则表达式 98 5.3.2 中文分词 103 5.3.3 安装和使用jieba 103 5.3.4 为jieba添加自定义词典 104 5.3.5 文本分类的关键词提取 105 5.3.6 deque 106 5.4 程序设计的步骤 107 5.4.1 信息采集模块——网络爬虫的实现 107 5.4.2 索引模块——建立倒排词表 111 5.4.3 网页排名和搜索模块 113 第6章 爬虫应用——抓取百度图片 116 6.1 程序功能介绍 116 6.2 程序设计的思路 116 6.3 关键技术 117 6.3.1 图片文件下载到本地 117 6.3.2 爬取指定网页中的图片 117 6.3.3 BeautifulSoup库概述 119 6.3.4 用BeautifulSoup库操作解析HTML文档树 121 6.3.5 requests库的使用 125 6.4 程序设计的步骤 133 6.4.1 分析网页源代码和网页结构 133 6.4.2 设计代码 136 第7章 itchat应用——微信机器人 139 7.1 itchat功能介绍 139 7.2 程序设计的思路 140 7.3 关键技术 140 7.3.1 安装itchat 140 7.3.2 itchat的登录微信 140 7.3.3 itchat的消息类型 141 7.3.4 itchat回复消息 143 7.3.5 itchat获取账号 145 7.3.6 itchat的一些简单应用 147 7.3.7 Python调用图灵机器人API实现简单的人机交互 150 7.4 程序设计的步骤 152 7.5 开发消息同步机器人 153 第8章 微信网页版协议应用——微信机器人 155 8.1 微信网页版机器人功能介绍 155 8.2 微信网页版机器人设计思路 155 8.2.1 分析微信网页版API 155 8.2.2 API汇总 158 8.2.3 其他说明 164 8.3 程序设计的步骤 166 8.3.1 微信网页版的运行流程 166 8.3.2 程序目录 167 8.3.3 微信网页版运行代码的实现 167 8.4 扩展功能 170 8.4.1 自动回复 170 8.4.2 群发消息、定时发送消息、好友状态检测 173 8.4.3 自动邀请好友加入群聊 175 第9章 图像处理——生成二维码和验证码 178 9.1 二维码介绍 178 9.2 二维码生成和解析关键技术 179 9.2.1 qrcode库的使用 179 9.2.2 PIL库的使用 182 9.3 二维码生成和解析程序设计的步骤 184 9.3.1 生成带有图标的二维码 184 9.3.2 Python解析二维码图片 186 9.4 用Python生成验证码图片 186 第10章 益智游戏——连连看游戏 189 10.1 连连看游戏介绍 189 10.2 程序设计的思路 190 10.3 关键技术 200 10.3.1 图形绘制——Tinker的Canvas组件 200 10.3.2 Canvas上的图形对象 200 10.4 程序设计的步骤 210 第11章 益智游戏——推箱子游戏 215 11.1 推箱子游戏介绍 215 11.2 程序设计的思路 216 11.3 关键技术 217 11.4 程序设计的步骤 218 第12章 娱乐游戏——两人麻将游戏 224 12.1 麻将游戏介绍 224 12.1.1 麻将术语 224 12.1.2 牌数 224 12.2 两人麻将游戏设计的思路 225 12.2.1 素材图片 225 12.2.2 游戏的逻辑实现 226 12.2.3 碰/吃牌的判断 226 12.2.4 和牌算法 227 12.2.5 实现计算机智能出牌 231 12.3 关键技术 233 12.3.1 声音的播放 233 12.3.2 返回对应位置的组件 233 12.3.3 对保存麻将牌的列表排序 234 12.4 两人麻将游戏设计的步骤 235 12.4.1 设计麻将牌类 235 12.4.2 设计游戏主程序 237 第13章 网络编程案例——基于TCP的在线聊天程序 247 13.1 基于TCP的在线聊天程序简介 247 13.2 关键技术 247 13.2.1 互联网TCP/IP协议 247 13.2.2 IP协议和端口 248 13.2.3 TCP协议和UDP协议 249 13.2.4 Socket 249 13.2.5 多线程编程 254 13.3 在线聊天程序设计的步骤 256 13.3.1 在线聊天程序的服务器端 256 13.3.2 在线聊天程序的客户端 259 第14章 网络通信案例——基于UDP的网络五子棋 游戏 263 14.1 网络五子棋游戏简介 263 14.2 五子棋游戏的设计思想 264 14.3 关键技术 267 14.3.1 UDP编程 267 14.3.2 自定义网络五子棋游戏的通信协议 269 14.4 网络五子棋游戏程序设计的步骤 271 14.4.1 服务器端程序设计的步骤 271 14.4.2 客户端程序设计的步骤 276 第15章 益智游戏——中国象棋 281 15.1 中国象棋介绍 281 15.2 关键技术 282 15.3 中国象棋的设计思路 284 15.4 中国象棋实现的步骤 287 第16章 娱乐游戏——人物拼图游戏 297 16.1 人物拼图游戏介绍 297 16.2 程序设计的思路 298 16.3 关键技术 298 16.3.1 复制和粘贴图像区域 298 16.3.2 调整尺寸和旋转 298 16.3.3 转换成灰度图像 299 16.3.4 对像素进行操作 300 16.4 程序设计的步骤 300 16.4.1 Python处理图片切割 300 16.4.2 游戏的逻辑实现 302 第17章 基于Pygame的游戏设计 306 17.1 Pygame基础知识 306 17.1.1 安装Pygame库 306 17.1.2 Pygame的模块 306 17.2 Pygame的使用 309 17.2.1 Pygame开发游戏的主要流程 309 17.2.2 Pygame的图像/图形绘制 311 17.2.3 Pygame的键盘和鼠标事件的处理 314 17.2.4 Pygame的字体使用 319 17.2.5 Pygame的声音播放 320 17.2.6 Pygame的精灵使用 321 17.3 基于Pygame设计贪吃蛇游戏 326 17.4 基于Pygame设计飞机大战游戏 333 17.4.1 游戏角色 333 17.4.2 游戏界面显示 336 17.4.3 游戏的逻辑实现 338 第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的 文本分类 343 18.1 文本分类功能介绍 343 18.2 程序设计的思路 343 18.3 关键技术 344 18.3.1 贝叶斯算法的理论基础 344 18.3.2 朴素贝叶斯分类 346 18.3.3 使用Python进行文本分类 348 18.4 程序设计的步骤 348 18.4.1 收集训练数据 348 18.4.2 准备数据 349 18.4.3 分析数据 349 18.4.4 训练算法 350 18.4.5 测试算法并改进 353 18.4.6 使用算法进行文本分类 354 18.5 使用朴素贝叶斯分类算法过滤垃圾邮件 355 18.5.1 收集训练数据 355 18.5.2 将文本文件解析为词向量 356 18.5.3 使用朴素贝叶斯算法进行邮件分类 357 18.5.4 改进算法 359 18.6 使用Scikit-Learn库进行文本分类 360 18.6.1 文本分类常用的类和函数 360 18.6.2 案例实现 363 第19章 深度学习案例——基于卷积神经网络的 手写体识别 366 19.1 手写体识别案例需求 366 19.2 深度学习的概念及关键技术 366 19.2.1 神经网络模型 366 19.2.2 深度学习之卷积神经网络 367 19.3 Python深度学习库——Keras 372 19.3.1 Keras的安装 372 19.3.2 Keras的网络层 372 19.3.3 用Keras构建神经网络 375 19.4 程序设计的思路 376 19.5 程序设计的步骤 377 19.5.1 MNIST数据集 377 19.5.2 手写体识别案例实现 378 19.5.3 预测自己手写图像 382 第20章 词云实战——爬取豆瓣影评生成词云 383 20.1 功能介绍 383 20.2 程序设计的思路 384 20.3 关键技术 385 20.3.1 安装WordCloud 385 20.3.2 使用WordCloud 385 20.4 程序设计的步骤 389 参考文献 397